Pour en revenir à ce thread, je calculais l'intersection entre deux ellipses, par ex. le volume de l'intersection entre versicolor et virginca: utilisant le MWe suivant:Comment ajuster le calcul de chevauchement des ellipses dans le chevauchement {siar} pour faire correspondre les ellipsoïdes de probabilité normale dans ggbiplot?
data(iris)
log.ir <- log(iris[, 1:4])
ir.species <- iris[, 5]
ir.pca <- prcomp(log.ir, center = TRUE, scale. = TRUE)
library(ggbiplot)
g <- ggbiplot(ir.pca, obs.scale = 1, var.scale = 1,
groups = ir.species, ellipse = TRUE,
circle = TRUE)
g <- g + scale_color_discrete(name = '')
g <- g + theme(legend.direction = 'horizontal',
legend.position = 'top')
print(g)
Je calcule alors les ellipsoïdes en utilisant le chevauchement {siar} comme suit:
library(siar)
setosa <- ir.pca$x[ir.species=="setosa",]
versicolor <- ir.pca$x[ir.species=="versicolor",]
virginica <- ir.pca$x[ir.species=="virginica",]
tmp <- overlap(versicolor[,1], versicolor[,2], virginica[,1], virginica[,2], steps = 5)
virginica.percentage <- round(x=(tmp$overlap/tmp$area2*100), digits = 2)
versicolor.percentage <- round(x=(tmp$overlap/tmp$area1*100), digits = 2)
> virginica.percentage [1] 1.54
> versicolor.percentage[1] 1.56
qui est apparemment beaucoup moins qu'illustré sur la figure 2 ci-dessus. Comme l'indique le ggbiplot code on line 50, ggbiplot calcule les ellipsoïdes de probabilité normale avec une probabilité de "ellipse.prob = 0,68" par défaut, ce qui est utilisé dans le graphique ci-dessus.
En raison du chevauchement documentation {siar} calcule les ellipses en tant que "ellipses standard corrigées de petite taille d'échantillon".
Par conséquent, je me demandais comment le chevauchement {siar} pouvait être modifié pour calculer une ellipsoïde de probabilité normale similaire à celle tracée/calculée dans ggbiplot.